A Bayesian Network framework for probabilistic identification

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Dez 2022, 2022

6205526794 / 9786205526798

Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschlandbuchversandmimpf2000

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Chloride ingress into concrete is one of the major causes leading to the degradation of reinforced concrete structures with important damages after 10 to 20 years. Consequently, they should be periodically inspected and repaired to ensure an optimal level of serviceability and safety. Chloride ingress involves a large number of uncertainties related to material properties and exposure conditions. However, it is difficult to obtain sufficient inspection data to characterise the mid- and long-term behaviour of this phenomenon. The main objective of this thesis is to develop a framework based on Bayesian Network updating for improving the identification of uncertainties related to material and environmental model parameters. Based on results coming from in-lab normal and accelerated tests that simulate tidal conditions, several procedures are proposed to: (1) identify input random variables from normal or natural tests; (2) determine a scale factor for accelerated tests; and (3) characterise time-dependent parameters. The results indicate that the proposed framework could be a useful tool to identify model parameters even from limited data.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 196 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verkäufers 9786205526798

Titel
A Bayesian Network framework for probabilistic identification
Autor
Thanh Binh Tran
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing Dez 2022
Veröffentlichungsjahr
2022
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
6205526794
ISBN-13
9786205526798
Artikelgewicht
310 Gramm
Abmessungen
220x150x12 mm

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